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EP042 - 量化交易是什麼 · SuperKuo

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嗨，大家好，我是 Jerry，歡迎回到我的個人紀錄空間，那我們今天要來聊的是
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量化交易。好啦，首先先說個新年快樂，那今年是
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馬年嘛，那祝大家，而上禮拜拜過年了，但還是一樣新年快樂啦，祝大家今年新
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的一年新氣象會有好的運氣好不好？我的刮刮樂已經租了三四千塊了。
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所以我之前看過一個電影嘛，然後那個電影就在講說什麼，我忘了是哪一部電
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影的其中一個橋段了。然後他們就是說一個作家，然後那個作
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家很喜歡在賽馬場寫書。因為他因為很多人在賽馬場丟失了運
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氣，然後所以他在那邊寫書的話很容易撿到靈感，撿到好的運氣的靈感，所以
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我的運氣已經流落在南京東路上面的彩券行了，所以如果大家有有缺點，今
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年的新年的新運氣的話，歡迎去南京東路把我的運運勢撿回來啊。
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總共我總共花了五六千塊吧，才刮了一才刮了 1000 51 千 5 回來實在是。
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甚至那刮了 1000 五還不是我刮了還是我買給我表妹的，所以所以真的是善財
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童子啊。媽媽一進去就欸，開一年就去開年就噴
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了五六千塊。 Gay Nothing you know，然後就當作
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自己是做公益嘛，畢竟我們台灣的台灣的刮刮樂都是期望值都是負的嘛欸，其
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實滿有趣的，我不知道大家知不知道啦，就是在美國的很多那種大威力彩
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Powerball 啊，然後中獎機率都是什麼，中獎獎金都是什麼？
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幾百也幾 10 億美金幾百億美金啊。他們期望值其實是正的，你知道嗎？
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只是就是就是大家大家知道期望值嘛。假如假如說總獎金是 100萬，然後你有
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50萬個可能性，一注 2塊錢，那你的期望值就剛好打了大屏嘛，因為你把 50萬個
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可能性 2塊錢就不把它包下來的話，你就。
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你就剛好可以損益打品嘛？但是美國的美國的樂透很多，他們的期
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望值是正的，就是你把號碼全包的話，你，你，你是你是可以有機會賺錢的啊，
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只是通常美國他們這個發獎金，他們有兩種發獎金的模式嘛，一種是 lump
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sum，那一種是。就是 weekly or monthly payment
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II。 Don't know what the fucking term
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was？ Lump song 的話就是一字給付，那通常
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一次給付的話會是總獎金達六折左右，然後只有是分期給付的話才會是你可
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以，你可以拿到完整的那個獎金，所以對啊，這所以，所以很多人不會有很多
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人去包這個包牌的原因，也是因為這樣子啦，因為如果你要分期給付的話，很
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多人就會怕說哦，到時候。出官司啊，我只是媽的給人家某菜害命
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啊什麼之類的，所以這當然是一點啦，那第 2 點當然還是說你如果你，你今天
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就算中了，那結果突然有另外一個人跟你一起中了，那你們這個頭獎是要分的
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嗎？啊，你這樣 1 分，然後結果。
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結果結果你的期望的你雖然你雖然中了，但是你你的獎金還是會被分半嘛，
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所以 so you know it's。 It's not A smart business to do，
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there's just。 There's just too much inherent
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risk that that happens to you， right？
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Yeah， anyway。講到這個期望值嘛，期望值其實跟我們
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今天是。講這個 quant，其實也有一點奇妙的相
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關了，那為什麼我會想要講今天這個主題呢？
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其實其實取決來自於前兩三週的在上班的時候遇到了一件小事，那。
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反正 anyway，我們組呢？我們的 manager 它其實很喜歡，讓我們
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做一些 presentation 嘛，那它就會我們組其實有十幾個人，然後所以 every
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other week，然後我們就會想要大家就會鼓勵我們來也沒有鼓勵，還會要求
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我們。要要求我們要上去 present 的一個
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topic，不管是你自己在做的工作的項目啊，或者是你覺得有什麼公司公公司
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裡頭有什麼 infra 可以改進啊？有些什麼 project proposal 啊？
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那我上次做的發，呃，我上次做的題目呢是講 AI 啦，那我因為我就比較偷懶
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了，上班比較偷懶嘛，所以所以我沒有什麼上班的 proposal 可以討論，但是
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我就講了一個 intr to AI right？那，呃，因為我想說因為我看了一下我
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們同事的 LinkedIn 啦，那我發現我們很多其實同事，他們其實可能是
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chemical engineering 啊，或者是 mechanical engineering 跟我一樣
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啊，那我剛好我自己有一些做 AI 的經驗嘛，那我就想說，欸，那趁這個機會我
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也來。稍微聊一下，學習一下就是說現代 AI
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啦，下次就是 fucking divusion models，還有什麼 GPT 啊？
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然後他們是怎麼運作的？然後對欸，我其實前面還看到了，就是
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autoressor 啊，反正一堆 AI 模型，然後那一陣子就惡補了一堆那種。
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現代 AI 的基礎知識這樣子。然後結果惡補完了，以後呢我就反正我
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就在跟反正就是做了這個 presentation 嘛，然後就跟我幾個同
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事在聊，然後我發現其實我同事他。後來有去原本想要去讀呃 ML 類的
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PhD，因為我發現我在講的時候呢，他就問了很多問題啊，然後然後我就突然
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有一種剛好我沒有 expect 大家原來這麼聰明的感覺。
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然後他就他就講說他就這樣問我說，哦，你這個 sbm 的圖，你這個 support
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vector machine 的圖啊，那你們有講到那個 kernel tricks 啊，然後講到這
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個 high dimensional。 I'm like dude II was not
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expecting anyone to be this good at AII。
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Thought I am the professional here， but。
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Nadu 突然後來後來我 present 完之後呢，我就是跟我同事小聊一下，我才發
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現說喔。原來他他，他以前差點要去讀 ML 類的
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PhD，然後只是他的指導教授，好像沒有心思指導他寫論文做研究，然後，所
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以他就，所以他就後來讀一讀，然後他 P HD 就放棄了。
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Yeah， and and the guy is 然後那個人也是我們祖上唯一的 L6 wow
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excluding my manager，它也是我們組上唯一的 L6。
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所以 yeah，大概 he's pretty fucking good he， he's pretty
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fucking Spartan good。這也不是重點，那我那為什麼會又講到
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AI？那為什麼會從 AI 講到 quant 呢？
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然後就是因為它就在講說，其實它當初也也幸好像當初沒去讀 PhD 啦，因為你
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去讀 PhD 以後，你可能就是一個 broadcast。
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In grad student 然後呃你可能而且 AI 也是到這一兩年之後才特別的紅
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嘛，然後，所以你前幾年找的工作可能也不會是太好，然後都做一些很
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boring 的 work 那而且你沒有搭上那個 GPT 的研究的浪潮的話，你就不懂
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gpt 嘛，你懂嗎？因為如果你是提早的 GPT 以前畢業的
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人，那你就完全不懂 fucking gptn the Fusion models， right？
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So that's not， that's not 那你，你就你就不會能進入 open AI 的門檻，因
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為你進入 open AI，你就只要會這些東西嘛。
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Anyway，所以他就是在講說哦呃，他說其實如如果真的讓他重選了一次的話，
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他應該還是他應該會比較想進去 quant。
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我鋪陳這麼久，就是為了講這個事情，因為他就他就在講說喔。
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對啊，因為你去 quant 然後而且以他當初做的這些研究，然後算這些數學的能
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力的話，應該能搭一些基礎的模型嘛，那即使那那那即使你可能不是頂尖的
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quant 研究員，你可能一年也可能可以賺個 100萬 200萬美金。
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都都是非常有可能， right 而且 100 100 200萬美金是純現金喔，不是像我
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們這些 tech companies，它是它的，它的它的，它的 compensation 是包含了
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股票，然後或者是像 open AI 這樣未上市公司的股權。
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Right，那大部分他們是給存現金出來，那對啊，那我們就我們有順便再聊
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了一下，然後就是講說其實要在 quant 著生生存的話，其實我們的 manager，
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那我們 2 個共同的 manager 嘛，然後其實他應該也會很適合。
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然後因為他，他自己是 MIT。呃，我們 manager 是 MIT 物理系畢業的
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PhD 啊，我靠。也是個狂人啊，而且他而且就感覺在這
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種金融的環境裡頭要比較。 Fears right 要比較要比較。
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勇猛嗎？那所以，所以感覺就就我們就聊到說
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對，確實感覺他應該會是一個很適合的人才啦，去做這個行業，我自己，我自己
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應該是不行，我自己應該是不行那。對呀，所以對啊，所以這也我就想說欸，
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那就趁這個機會來一起來聊一下，說這一個神秘的量化金融這個產業好啦，那
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在開始我們今天的主題之前，我還是要再聲明一次，因為我是 software
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engineer，我是看看工廠的，但我實在是跟。
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量放機種不是說到非常的熟，我自己身邊好像也沒有做 quant 的朋友，他們真
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的是一種非常稀有的 breed 啦，那當然還是有一些有一些奇怪的朋友呢，他們
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說，喔，我自己在做量化，然後然後你問他用用什麼做，就說我不知道網路上的
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公開的程式寫一套一套。然後我就開始做自動交易了，然後說自
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己在做量化。 No no OK guys， that's that's two
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different fucking levels，就很像很多人在講說他們做當沖啊，他們說我
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是當沖股神，然後我然後結果一問，然後就是手機點開來 APP。
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我這樣看一看，然後就下單，然後就說自己自己是當沖當沖冠軍這樣子那。
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但是你知道你實際去看這些很多那種，反正你隨便點一個 E tu 去看 day
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trader 的醫生，然後就會看一 day trader 的一天的 day of life and
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the day trader，你就會發現說他們。嗯，隨便熒幕都價個五六個，然後你一
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整天呢，真的是從開盤前 2 個小時，然後就在做分析，然後研究趨勢，然後去
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去跟其他研究員做的那種 check up you know stuff like that， right？
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所以。 You know， I feel like to certain
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extent，很多時候大家都說，哦，當沖 95% 的人都是在賠錢嘛，然後只有 5%
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的人可以打拼跟大盤打平報酬，但是。 You know， Sometimes I think that
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fucking eighty percent， you know 有八二法子，然後八八成的人也都不知
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道自己在幹嘛嘛，所以 yeah， yeah。 When， when people are talking
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about quant they're， they're， they're doing much more fencier
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stuff than just using fucking random soft， soft software
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online。 And then you know， letting。
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Let trading view Run some fucking trading stop for you 好
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啊，那這個聲明講完之後，聲明講完之後，我們就可以稍微來聊一下，說到底
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quant 這個這個他們在幹嘛？那其實他們說到底他們在做的，其實大
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部分礦的是在做套利交易他們。沒有在做很多的主觀的交易成分，當然
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不排除有一些會用算法去做主觀的交易，那但是絕大部分他們是在做幫將市
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場有效率化，那這時我們就先需要解釋 2 個東西什麼一個是什麼是套利，那一
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個是什麼，是市場有效率。那我們先講道離交易好了，那套利交易
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這個比較，我們可以比較簡單的理解，那你就想像說臺大台大門口臺大有很
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多麥當勞嘛，那假設說臺大大門有一間。
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我忘了他們叫什麼了，因為我不是讀臺大的。
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反正你就想說正門跟側門有兩各有一間麥當勞，那正門的麥當勞呢是賣
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90塊錢的漢堡，一個那側門的麥當勞呢，是 100塊錢賣漢堡一個。
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那你就會發現說，哎呀，他媽的明明兩間都是賣 hand Down 嘍。
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麥當勞那兩間都是賣我雙層牛肉吉士堡，那我憑什麼一間賣 90 塊一間賣
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100 塊？那所以就一定會有我們台有台灣學生
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這麼優秀，就一定會有人想到說我們要我們可以把正門的麥當勞的漢堡拿去
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側門賣，那我中間就可以套利 10塊錢了嘛，對不對？
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有道理嘛，那當然你要你要把它運過去，你要有運輸成本啊，那你要有裝一
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個保溫箱嗎？ Food panda，他們都有一個保溫箱嘛，
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那你要買掉保溫箱啊，你要扣掉這些成本，啊扣掉你的時間成本啊，所以實際
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上呢你就發現說，欸，這個可能是 96塊錢， 95塊錢就是你就能賺到欸你就賣
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出去，你還能賺到一些錢這樣子。扣完這些程式之後，你賣 95塊錢，你把正
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門的漢堡 90 塊買，然後去側門 95 塊賣你就套，你就完成了這段套利嘛，那那
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終究呢？理論上來說，理論上來說，你。
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那側門的麥當勞就發現說，欸，幹嘛門口有學生一直賣 95塊錢的漢堡，那大家
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都不來這裡，我買 100 塊的漢堡。那沒辦法，那麥當勞公司他們就會說，
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那好，我就跟著把價錢加到 95，那這時候市場就有效率了嘛，因為因為你把這
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個中間的這個價差給他，把它打下來了，那所以我們呢？
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是然後人就進來，然後然後這個價格最終就歸一了嘛，就會就會統整嘛，這個
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在我們工程系啦，如果是工程系的朋友，你就是 reach equilibrium 了嘛，
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就是 stabilize 你的你的 differential equation 工程。
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工程助學裡頭這個 2 次二微微微分函數微呃我跟你講 differential
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equation 微分微分 fucking 微分方程啦，對微分方程，然後就就 reach
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equilibrium 的。害我一下，腦袋打結。
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那這其中最重要的概念是什麼呢？因為人是逐立的嘛，因為因為這是很經
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典的這個諺語嘛，就是殺殺頭的生意，有人做那賠錢的生意沒人幹。
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就是說你，你這個這個只要有錢賺了賣毒品啊，然後什麼做這些黑的啊，這這
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種只要有錢賺，你不管是多危險，法律邊緣的，都還是會有人去賺這個錢，但
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是賠錢的生意啊，就是你做這個東西，你會賣 100 塊，然後結果你賺 90 塊。
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那你買 100 塊，結果你只賣 90 塊，這種生意就不會有人幹，因為沒有人願意做
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賠錢的事情，那那所以這個套利這個過程呢？
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就是真的是把人性的逐立的特性發揮到極致嗎？
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那所以有很多時候嘛，就會說，哦，你你，你不爽，你不爽你自己去幹嘛？
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因為市場是有效率的，但是市場有效率呢？
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這時候我們來講，我們第一個剛剛講的第 2 個觀念呢，就是市場效率論，就是
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有經濟學家嘛，他們給了這個市場有效率，這個事情有不同的定義，有 weak
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form semi strong form 和 strong form，就是一個是強效率市場弱效率
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市場。還有什麼半強效率市場？
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我不知道中文怎麼翻了？那簡單來說，如果效率市場呢？
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就是指說現在今天的價格是以包含了所有過去已知的消息。
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就是像今天台積電可能 1900 塊嘛，那 1900 塊反應的是所有過去新聞，所有
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對這間公司過去的新聞的一個成長的一個總和的估值，那這個那這個估值它
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會是合理的，這個弱效率市場那半強效率市場的話講的就是說。
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任何現在任何任何的新聞都會被即時地反映在股價上面。
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那最後是強效率市場啦，強效率市場就是說現在這個股價已經反映了所有公
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開的未公開的未來可能發生的股價，所以。
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這這聽起來有點玄幻啦，但反正就是簡單來說，就是說你任何你知道的東西
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啊，然後你都會把都會已經反映在。某種程度上來說，已經反映在骨骨竅的
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這個價值上面的，然後這是經濟學家給了幾種理論了，那反正聽聽就好，重點
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就是說我們就知道說這個市場因為人是逐立的，然後呢？
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呃，會盡量的會以最後會取盡量的往一個數字靠攏，然後會往一個
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equilibrium 去靠攏這樣子。那講這麼多，我們可不可以來舉一個實
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例好，我們可以，我們就來舉一個實例，那我們就舉一個臺灣比較有名的量化
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交易公司啊 quant 優勢資本 UC capital 那這個人可我不知道大家有
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聽古癌的話，前陣子很常出現，那他就是跟股癌一起去紐約買大谷翔平那顆
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球的老闆嗎？那那那個球後來值多少 500 55 億美金
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嗎？還是多少錢？
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我 500萬美金吶，我要記錯了 500萬美金，也就是 100 換腦袋短路了，我會認
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真算了一下，一億 5000萬臺幣一億，反正一億 5000萬台幣嘛。
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然後後來他把那個球拿在 101 頂樓斬嘛，那他們的辦公室其實也在 101。
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那這個劉老闆呢？他之前呢？
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就在疫情期間啊，就是也是靠這個套利的部分，然後賺了很大一筆錢，那具體
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是怎麼操作呢？那那時候那時候國際的油價變動非常
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的劇烈，為什麼呢？因為疫情期間各地封城嘛，航班禁運
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嘛，工廠停轉嘛，那這些東西就然後民生去這些很多這種物資需求可能就會
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驟降。那大家都突然一下子就沒有什麼消費
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的動力啦，那你因為你很多種塑膠製品也是石油的製成嘛。
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所以國際油價就瘋狂的下跌，這樣子那。
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瘋狂的下跌之後呢？我們臺灣有一檔 ETF 元大的原油 2 倍
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槓桿 ETF，那那時候呢就也是跟著瘋狂的下跌嘛，但是很多人就想說，欸，這個
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國際油價總不可能一直跌吧，所以很多人在散戶啊，各個散戶啊，或者是一些
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投資人啊，就開始瘋狂的想要來抄底。那一般來說，這個東西一個東西你抄底
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抄抄到底最多就 0塊錢嘛，對不對，你怎麼總不可能跌穿到零啊？
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因為因為理論上來說，如果你，你這個東西我零快錢收回來，不要的話我就丟
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掉了，我就丟丟垃圾桶囉。對不對？
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但但原期貨有一個特點，就是你他媽不能隨便亂丟，因為你在買原油期貨的時
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候，不像是買股票，那你如果這東西歸零就變幣值送你一張紙，然後就結束了
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沒有？因為原油期貨是他真的會送你一桶油
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來，那你如果沒有個油潮裝這個油的話，能 oh all you're in very big
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trouble。那所以所以到最所以到有一陣子呢，有
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一陣子呢？那原油期貨的價格甚至被幹到負的負，
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不知道幾 10 塊美金一桶這樣子，然後所以真的就是你你。
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有人給你錢去給送送你一桶油這樣子，那那這個事情呢就導致了原油，所以原
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本這個原油期貨 ETF 原大的這個 ETF 啊，那它它就出現了很嚴重的折翼價，
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因為它已經嚴重的供需失衡了嘛，然後它有一點。
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整個定錨的機制都壞掉了，那他就那時候最高的時候出現了 300% 的折翼獎，
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那什麼是 300% 的折翼假呢？就是假設說你今天買。
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用你買 0050 你買一個，反正原價是 100 塊的東西那結果，實際上它是花
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用，讓你用 300 塊或 400塊錢的價格去買，這就是 300% 的折益價嘛。
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那其實如果大家現在去看很多 ETF，雖然現在有很多網站嘛，你也去可以去看
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每個 ETF，它現在折翼價。 0050 它你會有個公式嘛，因為它會有
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一個權重說哦，台積電站多少 percent 啊。
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聯發科站多少 percent？那那你算出來之後，你就會得出一個
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ETF 應該有的價格和它實際上的價格嘛，那這中間的價差就是折翼價嘛。
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那所以你可以去看說去像假設去像去年最夯的什麼？
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元大美債 20 年期，它其實 1度也有來到 5% 的折益價，那就是你你拿 105塊錢去
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買 100塊錢的東西，那你就瞬間你就 lose fucking five percent of 收益
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嘛。所以這也是要小心的啦，就是很多這種
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ETF 狂潮熱潮會其實會有價格失準的問題，那就像對啊，對啊，也有很多其他
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的 case 啊， but that's that's A story for another time， right？
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然後呢？這時候，優勢資本的劉老闆呢？
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就看到說，喔哎呀，這個這個這個元大石油期貨有 300% 的折翼價，然後它就
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一直空嘛，一直空嘛，一直一直賣，一直賣一直賣，然後結果最後。
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最後金管會來介入嘛，然後原本金管會還想說救一下，就因為第一次嘛，在
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ETF 要解算倒閉，然後這種槍這種奇怪的這種突發黑天鵝式的金融事件嘛。
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原本金管會還想擋一下，但是。就是人族力的特性啊，是擋不住的這市
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場黑這隻黑手是擋不住的，然後最後這個這個基金就解散下市嘛，然後呢？
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劉老闆，他也優勢，資本也在這個裡面賺了很多很多的錢嘛。
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那當然這算是一個比較 rare case 啦，那這種這種 event 你知道可遇不可求
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啊，那你比較常比較常他們可能比較常做的，可能就是說欸，你的股票期貨跟
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你的股票現股的市場可能有一些價差，有一些滑價。
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然後他們就會一出現這種滑價價差你就去你，你就去把它，你就你就去把這
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個價格把它拉回來嘛，那這也這也是一個我們套率的手法，那甚至是之前看到
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一個影片嘛，就是什麼好像 8 +9 吧。 8 +9 去或者還是一個高中生吧，然後
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去套利那個。那，我們的。
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賭場的交易 APP 因為有，還有發現賭場有 2 個交易 APP，那一個交易 APP 比另
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外一個交易 APP lag 大概 1 分鐘 2 分鐘，然後他就從這中從中做這個套利的
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事情，然後賺了幾 10萬，然後結果還這個這個這個這個錢還是被賭場沒收。
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所以所以選擇交易，所以還是很緊還是很重要，好不好？
21:07
我們要選一些正規一點的交易所，因為選賭場這種他媽的裝裁判前裁裁判間
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球員的對對錢就拿不回來。 Anyway，這不是重點，反正套利交易
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呢？大概玩的這個賺一回事。
21:20
那你就會發現說套利交易這個東西裡頭一個很核心的概念啊，就是你需要有
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非常快的。還有非常快的算法嘛，因為你你要比別
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人能搶搶動，你要比別人更需要洞察這個市場上價格變化的先機嘛，所以其實
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這些金融公司他們是請了很多很多的。工程師在幫他們做這個事情我我稍微
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問了一下 AI 啦，然後整理了及格，我覺得還蠻有趣的，這個加速的過程，第一
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個就是說他們用的是 FPGA chips，就是簡單來說就是。
22:00
他們設計專特別特規的晶片，專門做這個東西的運算，因為假如說你今天相
22:06
片，我們平常在用電腦嘛，我們平常用 Mac 啊，或者是投呃，我剛才差點想說
22:12
投到我想說 Mac，我只是 Windows 的電腦啊，你中間有個作業系統嘛，然後呢？
22:16
你要你要去點，你可能要下單，你要有開一個下單軟體嘛，然後要去點啊。
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要呃用滑鼠操作，那這個東西都太慢了，但是他們其實可以直接把它寫進去
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一個電路板，你就不需要透過 Mac 去運行，你只要插上電，然後你的訊號進來，
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然後這中間這個晶片就會幫你處理好這個訊號。
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然後就直接把結果丟出去了，你就不需要經過你的電腦裡頭的 CPU 啊，然後經
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過板子啊，然後再經過運算啊，然後呢？經過 GPU 運算，然後再丟過去的板子，
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然後進來那訊號只要直接進過那個晶片，然後就 filter 就出去了。
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那這是一種純 hardware 的一種加速手法嘛，那還有另外一種，我覺得蠻有趣
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的，加速手法是他們，我們現在台灣在炒很多這種光鮮的題材嘛。
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因為為什麼選光線呢？就是因為光纖的這個頻寬啦，比較寬光
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纖可以傳導的光纖有一些好處嘛，大家大家如果不熟的話，就是我們可以稍微
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再講一下同線跟光線同線就是我們一般在家用裡頭的電器嘛，因為這個就是
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這個這個小學。三四年級的自然科就有玩過這個電池
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接電線接電燈電燈就會亮嘛，然後，所以這個電線電電電線電訊號走同線，這
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個就是已經有然後幾百年的歷史了，但是那問題就是銅線這個東西，它的。
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掉下來的速度。中文中文我不知道怎麼講。
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Attenulation rate 吧或者是他的電阻啦，對我現在想不起來電阻的電阻很
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高嘛，然後所以可能說你拉個幾公尺的銅線，那像我們也很常遇到你這只要銅
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線拉的距離一場啊，然後你很長，那個訊號就會充滿雜訊，或者是你電量電壓
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不夠，你電壓就會掉得很快。那你如果尤其是你要拉到幾百公尺啊，
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你要傳遞訊，你要在沉時間傳遞訊號的話，那你這個東西就變得你的訊號就會
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充滿了很多雜訊嘛，所以後來才有光鮮，那光鮮的話就是，你這一樣是一條
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電線。但是它電線裡頭的包的不是銅線，而是
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包一根玻璃纖維，那它透過它傳遞訊號的方式也不是走電的，那它是在這個玻
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璃纖維的兩端，然後打閃燈，那你就想像說那個閃的燈會透過玻璃纖維。
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傳遞到另外一端嘛，那你走的就是類似光速的這種感覺，那燈的這種干擾啊，
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還有這個電阻的部分，他們因為你走的是玻璃嘛，你就沒有這個電阻的問題
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嘛，所以它這個 attenuation rate 這個 decay 的數 decay 的功率也會比較
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少嘛。那這是這是這，但這還不是這些 quant
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quit firms 他們在用的哦這些 quant firm 他們用的更高級是。
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Hollow tubes 我剛剛我剛看到這個神奇的東西，就是因為我們知道說，光是
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在真空中，光束在真空中才是是宇宙中最快的速度嘛。
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這個大家國中物理都學過嘛。但是所以呢，就 instead of 透過玻璃
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行為去傳遞，光他們把一根管子拉出空氣，然後拉出可能真空，或者是帶有一
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些空氣的這種管子，然後來傳遞這個光訊號，然後這讓他們的之間的傳遞的速
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度變得更快。那這時候什麼，這什麼時候很有用呢？
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這時候就是像是，假如說你今天像你在芝加哥期貨商嘛，因為芝加哥是一個很
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大的一個期貨交易中心嘛，然後你要把 data 從芝加哥運到紐約。
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你你就有一套很 reliable 然後很快速的方法嗎？
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那這個那他們就是我記得有一部電影吧，我記得好像有一部電影就在講這個
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事情，那怎麼把芝加哥的訊息快速的運到紐約，然後想盡快地實現套利交易這
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樣子。所以說不定說不定這個 holotube，因
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為現在大家這個台台股在炒這個光纖的題材嘛，那說不定現在大家進來做這
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個 hollow tube，然後可以在 AI server 上面用到 hollow 的能力的話，
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搞不好搞不好你知道你知道是是下一個時代的技術 right，因為因為你要的
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功耗啊，可能要的電力可能都會更少。 Anyway 扯源的啦。
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Anyway，呃，但是如果呃從芝加哥運訊息從到紐約啊，除了走有線網路的話，
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其實他們還發明了一種新的 microw technology，就是就是等於是有點在
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打電波的感覺了。因為我們都知道這個電訊號嘛 FF 乘欸
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看 frequency 呈波長等於光速嗎？我應該是這樣子吧，這個這個物理物理
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已經離我好久以前的事情了。那，但是理論上來說。
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走走電波跟走 hollow tube 的速度應該是要一樣的，因為畢竟他們都是在走
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空氣嘛，那但是呢，走電波有一個更好的好處呢，是因為它可以它 rely on
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line outside，它可以取，它可以拉一條真正意義上的直線。
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就是你只要 2 點之間有，就是我可以看到你的話，有我跟你有有一個有直線視
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野的話呢，你就可以，我們就可以連線連接到訊號嘛，然後所以在芝加哥到紐
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約這段路徑，如果你是走 hollow tube 的這個這條。
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真空管的這條路徑的話，你可能要繞過山啊繞過湖啊繞過河啊，所以你的那個
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網路現場可能會比較長，但是這種 microwave technology 呢又可以又可
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以更直更快更厲害。對，然後所以，所以他們在對這個對這
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些訊息的傳導上面，真的是花了很大的功夫啊。
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但其實在古來的節目裡頭，他其實也有分享到優勢，資本也有做類似的事情
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嘛。他們在花蓮那邊拉了一根在花蓮，那邊
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拉了一個地震監測儀吧。然後他就說，如果花蓮那邊發生了很嚴
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重的地震，也會影響股市的話，他們這邊的電腦可以立刻的做出反應。
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我記得他在某一集結果裡頭有講到這個事情，那這其實跟我們的跟我們這個
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訊號的傳遞是也是類似的概念嘛，那其實我我覺得這時候我又必須再插插另
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外一句話啦，就會很多人就會覺得說這種炒股票的人這樣子有什麼意義呢？
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你知道嗎？就是做這個事情。
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你就只是為了你，就你就只是為了幾個數字在那邊對人類有什麼貢獻，但我就
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就以這個 Example，就是以這個快速傳遞訊號的 Example 來說，你看它就在花
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東建立一個快速地震以反策，你知道反饋戰嘛，你在臺北市，你就很快就知道
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說欸哪裡會哪裡需要。哪裡可能會需要支援？
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啊哪裡可能會有地震預警的系統的問題啊，所以。
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因為就是你可以，如果把人類主力的特性，然後放在對的地方的話，其實會是。
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你知道非常有用的嘛，然後這也是，這也是為什麼我一直都會覺得你知道
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financial markets 這個東西很迷人，那也是因為有大家人類有足力的這個
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特性，然後他們才會想要研發出更快速的訊號傳遞的方法嗎？
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So yeah，而且他們又拿著大把大把的鈔票，你知道嗎？
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所以這真的是推動了科技的進展，把某種程度上面來說，我覺得關於這個有一
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個很有趣的影片，我覺得也是推薦給大家的，反正就是小林說，然後他在講劇
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災債債債債券啦。 Catastrophe bonds。
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那一集我覺得蠻有趣的，就是他們就是利用了人類主力的特性，然後去預測不
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同的風災啊。反正簡單來說就是不同的颱風，然後可
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能會造成多大的影響？然後大家可以去賭這個事情，那所以這
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也會 connect back to prediction markets，我覺得這也是就是這種像
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kelci 啊或 polmarket 這個東西然後就可以知道說。
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某種程度上的意義上來說，你就可以知道。
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金融市場對某些特定世界的一些看法嗎？
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因為你，你，你要來做這些 prediction，或做這些讓市場有效率
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的事情，你是要拿真經白銀要拿時間出來做的嗎？
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You know， it's Better than me as A podcaster，就是比起我只出一張嘴
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出幾個腿，大家這個他們是比我還有貢獻啦，對不對？
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好啦，那。那故事差不多就講到這裡啦，那這有。
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當然現在最大的幾間嗨 HFT 啊，他們叫 high frequency training 高頻交易
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啊，量化交易 HFT 呢？他們做的是比較頭部的幾間像 James
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Street 的 two Sigma，還有那個 Hudson River trading HRT 啊。
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那這些都是大的量化交易商嘛，那那之前我有一篇翠文，然後就在分享說就在
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分享說做這些做量化交易的 L3 啊大學畢業生的起薪啊可以來到三 40萬美金。
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我們也可以稍微 cover 一下一些題目啦，那當然他們他們在他們，當然我自
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己沒有面試過，然後每逢頭必輸。但他們他們很講究數理啊，然後跟一些
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數學的一些思考嘛，那他們很多會考很多這種統計學的題目啊。
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像是我這 2 天我也看到一個蠻有趣的一個一個很簡單的一個 interview 題
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目，就是說假設說你有一個隨機數字產生器啊。
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那你的隨機處置產生器裡頭它會產生 1到5 欸， 1到7，這是這七你的隨機數字
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產生。其實 uniformly distribute 7 個數
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字，然後但是呢，你你現在只想要。 1到5 你， how do you？
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How do you get A random number generator between one and five
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using A random number generator between one and Seven 題目大概是
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長這樣的，那我們給大家按讚停，如果要想要想一下的話。
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你要怎麼 implement 這個這個 code？噔噔噔噔噔登好啦，那我們來直接來開
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始跟我們討論，那當然一開始一個比較暴力的做法就是你就一直塞，直接知道
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他甩出 1到5 之間的數字嘛。但是我們如果它是一個我們不確定它
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當初題目是說是給 integer 的那個你的 random number 跳出來是 integer
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還是給說是 uniform distributed 小數一點，但你也可以去做一些，呃區分
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嘛，就是說他他給 1到7。的小數點的話， doubles 的話 float 的
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話，你就可以直接切把它硬切成 5 個區塊你然後如果是它在這幾個區間之間
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的話，你就你就把它放到某一個，你就你就 return 說你某一個其他的數字
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嘛。但是你這時候你就要討論，因為我相信
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它一定是要討論你的 runtime，然後跟你的 worst case scenario，然後跟你
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可以怎麼在硬體上面優化嘛。那或者是如果不要是用除的嘛，因為你
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變成 7 ÷5 嘛，那用乘的話，我記得乘的 operation 在電腦上面架構會跑得比
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除的架構要快。那你可以乘以乘以某一個特定的數字，
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然後再然後，然後最後直接看尾數之類的 you know II don't know II feel
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like there's work to there's possible work to be done over
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there anyway。所以就給大家一個 sense 啦，就是大概
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是這種公司他們會面什麼樣的題目？好啦，那這一集聊礦的，然後做一些金
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融知識克服我覺得差不多就聊到這，那我覺得我順便想要再趁這個機會分享
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一下啦，然後分享一下說。自己在今去年度 waymo 的
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performance review。我老闆給我一個反正我老闆就給我
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solid，反正就是最 average 的就是那個 normal standard distribution 裡
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頭那個最尖峰的那個。 Just fucking。
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到 la 只能給到 NP C 的，這個就是每個反正人人都是 NPC，那我老闆給我的理
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由也很簡單就說啊，一般新員工來，然後或者是你剛 promote 完的話，你基本
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上都是給到你就是給到 fucking average， right？
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那 which you know II gotta saw IT coming。
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It's not like I was fucking outperforming， you know， doing
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all the magical， magical Words。 Magical work， right？
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對呀，對呀，所以，呃，不能說。不能說有受傷害，但我覺得就是一個非
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常沒沒有什麼中規中去沒有什麼驚喜的東西，但是我覺得老闆也給了我一個
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蠻好笑的一個 fucking feedback，那他就跟我講說，哦， cherry 啊。
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呃呃他就說我，我，我也不知道該給你什麼 feedback。
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他就說當然，但我就覺得你好像我，我教你做的事情好像都有完成，但我總覺
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得好像大家都不是，都好像沒辦法很信任你這種感覺。
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我，我覺得好像我覺我不知道他們是不是 manager，他們有受訓 manager 受
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訓，說你不可以講 negative Words，你只能給 positive constructive
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criticism，你就是只能給正向的建設性回饋嘛。
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建設性建議。我，我知道他們我不知道他們是不是有
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受這個訓練啊，因為我，我感覺我感覺他很想說我什麼很浮躁啊輕浮啊，還是
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什麼太年輕了，反正他給了我幾個例子就說，哦， you know， you know，
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obviously you are very young and bright engineer， but you know。
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但是他實在是生不出很好的形容詞給我，但我就跟他講說 IIA hundred
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percent understand what you're thinking。
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就當然，我也能知道說我不是最沉穩了最沉穩啊。
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最最 solid 的最最你知道最核心骨幹的一個 engineer，我很早以前就說了
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嘛，因為那時候在華為的時候我就感覺。
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比起我們 team 的 staff 跟 senior engineer，我就覺得自己。
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自己不是那塊料， I'm not like them， right？
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I'm， I'm not like them，那我要爬這個 career letter 對我來說也是。
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也會額額外的困難啦，就我，我就不覺得我自己像那樣子的人那。
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Yeah， yeah yeah。但被我 manager 實實際的這樣講出來，
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還是會有點。對啊，不然如果我的以前的 mentor 們。
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某個乘客，如果你沒有什麼 feedback 的話，也也歡迎給我。
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對啊那但是但是但反正反正今年的今年的 performance review 大概是長這
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個樣子啦，那我，所以我自己也會覺得說很想要去當 ski patrol 嘛，因為我
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覺得畢竟我自己在這條上面路路上面不會是最。
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最有競爭力的人這樣子 so， yeah， that's kind of my story。
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I hope you liked IT。嗯，然後那就我們今天故事就先聊到這
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啊，我一直忘記講啦，我每次都要記得，我每次都說要在開頭前面講說我們的
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故事呢。我們的 podcast 下面都有時間軸，因
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為。 Apparently 這非常重要，很多人不想
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聽廢話，只想要聽聽主題，所以需要給大家時間走了。
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那對那好好，反正現在講的下次下次我努力再記得那，而且 again 如果大家喜
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歡這節目的話，幫我訂閱按讚加分享，那我們下期節目再見。
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謝謝大家。